from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 1获取数据
x = [[80, 86],
[82, 80],
[85, 78],
[90, 90],
[86, 82],
[82, 90],
[78, 80],
[92, 94]]
y = [84.2, 80.6, 80.1, 90, 83.2, 87.6, 79.4, 93.4]
# 2.模型训练
# 2.1 实例化一个估计器
estimator = LinearRegression()
# 2.2使用fit方法进行训练
estimator.fit(X= x, y= y)
# 打印对应系数
print("线性回归的系数是\n",estimator.coef_)
# 尝试预测
print("100 80 预测结果是\n", estimator.predict([[100, 80]]))